MQL4和MQL5编程文章

此为我们系列中的一篇新文章，介绍如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将介绍如何基于 DeMarker 指标创建交易系统。

树苗播种和成长（SSG）算法的灵感来自星球上最具韧性的生物之一，在各种条件下都表现出杰出的生存能力。

了解如何在 MQL5 代码或项目中导入和使用 EX5 库。在这篇续文中，我们将通过向现有库中添加更多仓位管理功能并创建两个 EA 交易系统来扩展 EX5 库。第一个例子将使用可变指数动态平均（Variable Index Dynamic Average，VIDYA）技术指标来开发追踪止损交易策略 EA 交易，而第二个例子将利用交易面板来监控、开仓、平仓和修改仓位。这两个例子将演示如何使用和实现升级后的 EX5 仓位管理库。

在第 5 部分中探索 MQL5 数组的世界，该部分专为绝对初学者设计。本文简化了复杂的编码概念，重点在于清晰性和包容性。加入我们的学习者社区，在这里解决问题，分享知识！

卡尔曼滤波器是一种递归算法，在算法交易中用于通过滤除价格走势中的噪声来估计金融时间序列的真实状态。它能够根据新的市场数据动态更新预测，这使得它在均值回归等自适应策略中极具价值。本文首先介绍卡尔曼滤波器，涵盖其计算方法和实现方式。接下来，我们以外汇领域一个经典的均值回归策略为例，应用该滤波器。最后，我们通过将卡尔曼滤波器与移动平均线（MA）在外汇不同货币对上进行比较，开展各种统计分析。

今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 这些系列文章将提出 MQL5 向导应该是交易者在此领域努力的中流砥柱。

这是一种受乌龟壳演化启发的独特优化算法。TSEA算法模拟了角质化皮肤区域的逐渐形成，这些区域代表了一个问题的最优解。最优解会变得更加“坚硬”，并位于更靠近外层表面的位置，而不太理想的解则保持“较软”的状态，并位于内部。该算法通过根据质量和距离对解进行聚类，从而保留了不太理想的选项，并提供了灵活性和适应性。

从一个简单的交易脚本升级到一个功能完备的智能交易系统（EA），可以极大地提升您的交易体验。想象一下，拥有一个能够自动监控您的图表、在后台执行关键计算，并每隔两小时提供定期更新的系统。这款EA将配备分析关键指标的功能，而这些指标对于做出明智的交易决策至关重要，从而确保您能获取最新信息，以有效地调整您的交易策略。

在本文中，我们开发了自适应交叉RSI交易套件系统。该系统使用周期为14和50的移动平均线交叉来产生信号，并由一个周期为14的RSI过滤器进行确认。该系统包含一个交易日过滤器、带注释的信号箭头，以及一个用于监控的实时仪表盘。 这种方法确保了自动化交易中的精确性和适应性。

加入我们的行列，我们将实证分析MACD指标，以测试将AI应用于包含该指标的策略是否会在预测欧元兑美元（EURUSD）方面提高准确性。我们同时评估该指标本身是否比价格更容易预测，以及该指标的值是否能预测未来的价格水平。我们将为您提供所需的信息，以决定是否应该考虑将MACD整合到您的AI交易策略中。

通过动态功能增强 MQL5 图形用户界面（GUI）面板，可以大大改善用户的交易体验。通过整合互动元素、悬停效果和实时数据更新，该面板成为现代交易者的强大工具。

在强化学习的背景下，模型拖延症可能由多种原因引起。 本文研究了模型拖延症的一些可能原因，以及克服它们的方法。

有些概念乍一看似乎简单明了，但在实际操作中的实现却颇具挑战。在接下来的文章中，将带您了解我们创新性地自动化一款运用均值回归策略分析市场的智能交易系统（EA）的方法。与我们一同揭开这一激动人心的自动化过程的神秘面纱吧。

在本文中，我们将完成自有系统模拟器的开发。 于此的主要目标是就上一篇文章中讨论的算法进项配置。 该算法旨在创建随机游走走势。 因此，为了明白今天的讲义，有必要了解以前文章的内容。 如果您尚未跟踪模拟器的开发，我建议您从头开始阅读本系列文章。 否则，您也许对此处将要讲解的内容不明所以。

新闻交易可能很复杂，令人难以招架，在本文中我们将介绍获取新闻数据的步骤。此外，我们还将了解MQL5经济数据日历及其提供的功能。

依靠我们的以 MQL5 创建可移动 GUI 的深度指南，在您的交易策略和实用程序中解锁动态数据表达的潜力。深入研究面向对象编程的基本原理，并探索如何在同一图表上轻松高效地设计和实现单个或多个可移动 GUI。

在本文中，我们重新审视一种经典的原油交易策略，旨在通过利用监督机器学习算法来对其进行优化。我们将构建一个最小二乘模型，该模型基于布伦特原油（Brent）和西德克萨斯中质原油（WTI）之间的价差来预测未来布伦特原油价格。我们的目标是找到一个能够预测布伦特原油未来价格变化的领先指标。

周期在我们的生活中具有极其重要的意义。昼夜交替、四季更迭、一周的七天以及许多其他不同性质的周期都存在于每个人的生活中。在本文中，我们将探究金融市场中的周期。

本文探讨了价值风险（VaR）模型在多货币投资组合优化中的潜力。借助 Python 的强大功能和 MetaTrader 5 的功能，我们展示了如何实施 VaR 分析，以实现高效的资金分配和头寸管理。从理论基础到实际实施，文章涵盖了将 VaR——这一最稳健的风险计算系统之一——应用于算法交易的方方面面。

在本文中，我们将展示如何将使用Python训练的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）集成到MetaTrader 5应用程序中。HMM是一种强大的统计工具，用于对时间序列数据进行建模，其中被建模的系统以不可观察（隐藏）的状态为特征。HMM的一个基本前提是，在特定时间处于给定状态的概率取决于该过程在前一个时间点的状态。

今天，我们将开始以更简单、更实用、更舒适的方式研究结构。结构是编程的基础之一，无论它们是否结构化。我知道很多人认为结构只是数据的集合，但我向你保证，它们不仅仅是结构。接下来，我们将以最富启发性的方式开始探索这个全新的宇宙。

在本文中，我们将构建一个MQL5交易系统，可针对“聪明资金”（Smart Money）交易自动检测订单块。我们将阐述该策略的规则，在MQL5中实现其逻辑，并融入风险管理以实现有效的交易执行。最后，我们将对该系统进行回测，以评估其表现，并对其进行优化以获得最优结果。

在本文中，我们对多功能管理面板的“交易面板”进行升级。我们引入一个强大的辅助函数，大幅简化代码，提高可读性、可维护性与运行效率。同时演示如何无缝集成更多按钮，并优化界面，以支持更广泛的交易任务。无论是持仓管理、订单调整，还是简化交互，本文将助您打造稳健且易用的交易管理面板。

GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。